R for Data Analysis and Research Training Course

Goal:

Nắm vững kỹ năng làm việc độc lập với chương trình SPSS để sử dụng nâng cao, hộp thoại và cú pháp ngôn ngữ lệnh cho các kỹ thuật phân tích được chọn.

Đối tượng:

Các nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, sinh viên và tất cả những ai muốn có khả năng sử dụng gói SPSS ở trình độ nâng cao và học các mô hình thống kê được chọn. Khóa đào tạo giải quyết các vấn đề phân tích phổ quát và dành riêng cho một ngành cụ thể.

Đối tượng:

Khóa học này dành cho các chuyên gia IT đang tìm kiếm giải pháp lưu trữ và xử lý các tập dữ liệu lớn trong môi trường hệ thống phân tán.

Goal:

Kiến thức sâu rộng về quản trị cụm Hadoop.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê ở trình độ trung cấp, những người muốn chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và áp dụng các kỹ thuật học máy một cách hiệu quả trong lĩnh vực chuyên môn của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu và triển khai nhiều thuật toán Machine Learning.
• Chuẩn bị dữ liệu và mô hình cho các ứng dụng học máy.
• Thực hiện phân tích hậu kiểm và trực quan hóa kết quả một cách hiệu quả.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy vào các tình huống thực tế, cụ thể theo ngành.

Mục tiêu:

Các đại biểu sẽ có khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, trích xuất các mẫu, chọn các biến tác động đến kết quả phù hợp để dự báo một mô hình mới với kết quả dự đoán.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học muốn học và sử dụng Design of Experiments (DoE) để hiểu mối quan hệ nhân quả giữa nhiều yếu tố.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những ưu điểm của các thí nghiệm được thiết kế so với các phương pháp tiếp cận khác.
• Hiểu được mối quan hệ nhân quả và tương tác giữa các yếu tố.
• Học các phương pháp thực hành tốt nhất và hướng dẫn để tiến hành thử nghiệm thành công.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà thiết kế ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng DFSS để đảm bảo chất lượng được tích hợp vào sản phẩm hoặc quy trình ngay từ giai đoạn thiết kế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và khái niệm của Design Six Sigma (DFSS).
• Học các phương pháp DMAIC (Xác định, Đo lường, Phân tích, Cải thiện, Kiểm soát) và DMADV (Xác định, Đo lường, Phân tích, Thiết kế, Xác minh).
• Áp dụng các công cụ và kỹ thuật DFSS để thiết kế và tối ưu hóa quy trình.
• Phát triển kỹ năng để quản lý và dẫn dắt các dự án DFSS một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho bất kỳ ai muốn học và nắm vững các nguyên tắc cơ bản của phân tích và mô hình kinh tế lượng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học và hiểu các nguyên tắc cơ bản của kinh tế lượng.
• Sử dụng Eviews và các công cụ mô phỏng rủi ro.

Đối tượng

Các nhà phân tích tài chính hoặc thị trường, quản lý, kế toán

Mục tiêu khóa học

Tạo điều kiện và tự động hóa mọi loại hình phân tích tài chính với Microsoft Excel

Đối tượng

Các nhà phân tích, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, sinh viên tốt nghiệp, sinh viên và bất kỳ ai quan tâm đến việc hỗ trợ phân tích thống kê trong Microsoft Excel.

Mục tiêu khóa học

Khóa học này sẽ giúp nâng cao sự làm quen của bạn với Excel và thống kê, từ đó nâng cao hiệu quả và hiệu suất công việc hoặc nghiên cứu của bạn.

Khóa học này mô tả cách sử dụng Analysis ToolPack trong Microsoft Excel, các hàm thống kê và cách thực hiện các quy trình thống kê cơ bản. Nó sẽ giải thích những hạn chế của Excel là gì và cách vượt qua chúng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn thực hiện dự báo chuỗi thời gian và tự động hóa các quy trình phân tích dữ liệu bằng R.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các kỹ thuật dự báo trong R.
• Áp dụng các mô hình làm mịn mũ và ARIMA cho phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng gói ‘forecast’ để tạo ra các mô hình dự báo chính xác.
• Tự động hóa các quy trình dự báo cho các ứng dụng kinh doanh và nghiên cứu.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Hình thức của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đối tượng

Khóa học này được thiết kế cho các nhà phân tích, chuyên gia dự báo muốn giới thiệu hoặc cải thiện khả năng dự báo, có thể áp dụng cho dự báo doanh số, dự báo kinh tế, dự báo công nghệ, quản lý chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu hoặc nguồn cung.

Mô tả

Khóa học này hướng dẫn người tham gia qua một loạt các phương pháp, khung và thuật toán hữu ích khi lựa chọn cách dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Nó sử dụng các công cụ tiêu chuẩn như Microsoft Excel hoặc một số chương trình mã nguồn mở (đặc biệt là dự án R).

Các nguyên tắc được đề cập trong khóa học này có thể được triển khai bằng bất kỳ phần mềm nào (ví dụ: SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn thực hiện phân tích thống kê bằng SPSS để diễn giải dữ liệu chính xác, chạy các kiểm định thống kê phức tạp và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện SPSS và quản lý bộ dữ liệu một cách hiệu quả.
• Thực hiện phân tích thống kê mô tả và suy luận.
• Thực hiện kiểm định t, ANOVA, MANOVA, hồi quy và phân tích tương quan.
• Áp dụng các kiểm định phi tham số, phân tích thành phần chính và phân tích nhân tố để diễn giải dữ liệu nâng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia nhân sự và chuyên gia tuyển dụng muốn sử dụng các phương pháp phân tích để cải thiện hiệu suất tổ chức. Khóa học bao gồm cả phương pháp định tính và định lượng, thực nghiệm và thống kê.

Cấu trúc khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Bộ Tidyverse là một tập hợp các gói R đa năng để làm sạch, xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Một số gói bao gồm: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr và tibble.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách thao tác và trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ có trong Tidyverse.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn
• Rút ra những kết luận hữu ích từ nhiều tập dữ liệu mẫu
• Lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu để trả lời các câu hỏi thăm dò
• Chuyển đổi dữ liệu đã xử lý thành các biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tần suất thông tin
• Nhập và lọc dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Excel, CSV và tệp SPSS

Đối tượng

• Người mới bắt đầu với ngôn ngữ R
• Người mới bắt đầu với phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề